Le 18 décembre 2019, l’hôpital central de Wuhan a admis un patient présentant des symptômes courants de la saison de la grippe hivernale : un homme de 65 ans souffrant de fièvre et de pneumonie. Ai Fen, directeur du service des urgences, a supervisé un plan de traitement typique, comprenant des antibiotiques et des médicaments antigrippaux.
Six jours plus tard, le patient était toujours malade, et Ai était perplexe, selon des reportages et une reconstruction détaillée de cette période par le biologiste évolutionniste Michael Worobey. Le service respiratoire a décidé d’essayer d’identifier l’agent pathogène coupable en lisant son code génétique, un processus appelé séquençage. Ils ont rincé une partie des poumons du patient avec une solution saline, collecté le liquide et envoyé l’échantillon à une société de biotechnologie. Le 27 décembre, l’hôpital a obtenu les résultats : l’homme avait contracté un nouveau coronavirus étroitement lié à celui qui a provoqué l’épidémie de SRAS qui a commencé 17 ans auparavant.
Le virus original du SRAS a été séquencé cinq mois après l’enregistrement des premiers cas. Ce type de séquençage traditionnel lit le code génétique complet, ou génome, d’un seul organisme à la fois, qui doit d’abord être soigneusement isolé d’un échantillon. Les chercheurs embauchés par l’hôpital central de Wuhan ont pu cartographier le nouveau virus si rapidement en utilisant une technique plus exigeante appelée séquençage métagénomique, qui lit les génomes de chaque organisme dans un échantillon à la fois – sans une préparation aussi longue. Si l’approche traditionnelle revient à localiser un seul livre sur une étagère et à le copier, le séquençage métagénomique revient à saisir tous les livres de l’étagère et à les numériser tous en même temps.
Cette capacité à lire rapidement une gamme de génomes s’est avérée utile dans des domaines allant de l’écologie au traitement du cancer. Et la pandémie de COVID-19 a poussé certains chercheurs à utiliser la métagénomique pour essayer de détecter de nouvelles maladies et d’y répondre plus tôt – avant qu’elles ne deviennent des épidémies, et potentiellement avant même qu’elles n’infectent les gens. Certains de ces experts affirment que la propagation précoce du COVID-19 aux États-Unis aurait pu être freinée plus rapidement si la communauté médicale avait appliqué cette technologie.
« Si le séquençage métagénomique avait été effectué de manière plus systématique, nous aurions peut-être su ce que c’était alors qu’il n’y avait que 20 infections », aux États-Unis, a déclaré Joe DeRisi, professeur de biochimie et de biophysique à l’Université de Californie à San Francisco et président de le Chan Zuckerberg Biohub, un centre de recherche à but non lucratif.
Mais si la puissance brute de la métagénomique est claire, son utilisation pour étouffer les pandémies potentielles présente des défis. La technique nécessite un traitement informatique intensif, ce qui la rend plus coûteuse que certaines autres, et demande une plus grande expertise pour interpréter les résultats. L’utilisation des nombreuses données produites par la métagénomique pour guider le traitement soulève également des dilemmes quant à la prise de décision médicale lorsque, par exemple, il n’est pas clair si un certain agent pathogène cause une certaine maladie.
Pourtant, les défenseurs disent que les coûts en valent la peine. « La métagénomique joue un rôle essentiel dans la préparation à une pandémie, en recherchant les choses que nous ne savons pas rechercher », a déclaré Jessica Manning, chercheuse en maladies infectieuses à l’Institut national des allergies et des maladies infectieuses.
L’essor de la métagénomique au cours des deux dernières décennies est dû en partie aux progrès du séquençage du génome. Pour lire le contenu du génome, les chercheurs isolent d’abord les molécules qui stockent l’information génétique, l’ADN et l’ARN, qui sont de longues chaînes de nucléotides, les lettres de la bibliothèque génétique. Ensuite, ils coupent les longues molécules en morceaux plus courts et lisent l’ordre des lettres dans chaque morceau. Enfin, ils combinent les « lectures » plus courtes pour reconstruire le génome complet.
Au cours des 40 dernières années, l’innovation, en particulier l’automatisation, a considérablement amélioré chaque partie de ce processus. Le projet du génome humain, lancé en 1990, a nécessité plus d’une décennie de travail coordonné entre 20 groupes de recherche et a coûté environ un milliard de dollars. Aujourd’hui, un génome humain peut être séquencé avec plus de précision, pour moins d’un millionième du coût, par un scientifique en une journée.
Au fur et à mesure que la technologie s’améliorait, les chercheurs ont commencé à essayer de séquencer de nombreux organismes à la fois, une tâche complexe qui nécessite de comprendre comment des millions de lectures courtes s’imbriquent pour créer un nombre quelconque de génomes. Finalement, les chercheurs ont écrit un logiciel sophistiqué capable de trier les séquences à l’aide de réseaux d’ordinateurs puissants.